spark Dataset<Row> 对数据进行聚合

2024-11-01

Spark2 Dataset聚合操作

Spark：JavaRDD 转化为 Dataset<Row>的两种方案

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Spark Dataset DataFrame 操作

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Spark DataSet 、DataFrame 一些使用示例

以前使用过DS和DF,最近使用Spark ML跑实验,再次用到简单复习一下. //案例数据 1,2,3 4,5,6 7,8,9 10,11,12 13,14,15 1,2,3 4,5,6 7,8,9 10,11,12 13,14,15 1,2,3 4,5,6 7,8,9 10,11,12 13,14,15 1:DS与DF关系? type DataFrame = Dataset[Row] 2:加载txt数据 val rdd = sc.textFile("data") val df = r

客户流失？来看看大厂如何基于spark+机器学习构建千万数据规模上的用户留存模型 ⛵

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也

Spark处理Json格式数据（Python）

前言 Spark能够自动推断出Json数据集的“数据模式”(Schema),并将它加载为一个SchemaRDD实例.这种“自动”的行为是通过下述两种方法实现的: jsonFile:从一个文件目录中加载数据,这个目录中的文件的每一行均为一个JSON字符串(如果JSON字符串“跨行”,则可能导致解析错误): jsonRDD:从一个已经存在的RDD中加载数据,这个RDD中的每一个元素均为一个JSON字符串: 这里我们仅讨论jsonFile的场景,jsonRDD处理方法类似. 典型示

DataSet 中的数据排序及 DataRow装成DataTable

1.DataSet 中的数据排序 DataSet ds = new DataSet(); // 获取当前排口的数据 ds = _xiaobill.GetHistoryData(yinZiBianm, zhanDian, beginDate, endDate, dNum); DataTable dt = ds.Tables[]; DataRow[] dt2 = dt.Select("1=1","数据时间 ASC "); DataRow[]装成DataTable Dat

Spark SQL 操作Hive 数据

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用logstash 作数据的聚合统计

用logstash 作数据的聚合统计以spark-streaming 处理消费数据,统计日志经spark sql存储在mysql中日志写入方式为append val wordsDataFrame = rdd.toDF("supplier", "type", "domain", "pdate", "count", "idate") wordsDataFrame .write .form

Spark Dataset DataFrame空值null,NaN判断和处理

Spark Dataset DataFrame空值null,NaN判断和处理 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.Column import org.apache.spark.sql.D

spark 读取Geomesa(Hbase)数据

package com.grady.geomesa import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} import org.geotools.data.Query import org.locationtech.geomesa.spark.{GeoMesaSpark, GeoMesaS

读取Simulink中Dataset类型的数据

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使用spark访问elasticsearch的数据

使用spark访问elasticsearch的数据,前提是spark能访问hive,hive能访问es http://blog.csdn.net/ggz631047367/article/details/50445832 1.配置 cp elasticsearch-hadoop-2.1.1/dist/elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar /usr/local/spark-1.5.2/lib/ 2.修改配置文件/usr/local/spark/conf/hive-site.

王家林 Spark公开课大讲坛第一期：Spark把云计算大数据速度提高100倍以上

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Spark Streaming揭秘 Day16 数据清理机制

Spark Streaming揭秘 Day16 数据清理机制今天主要来讲下Spark的数据清理机制,我们都知道,Spark是运行在jvm上的,虽然jvm本身就有对象的自动回收工作,但是,如果自己不进行管理的,由于运行过程中大量产生对象,内存很快就会耗尽.我们可以认为数据清理就是SparkStreaming自己的"GC". 从DStream开始 RDD是在DStream中产生的,RDD的操作也是在DStream中进行的,所以DStream会负责RDD数据的生命周期. 在DStream中

遍历Dataset并输出数据实例

转自:http://www.cnblogs.com/csdm/archive/2010/02/02/1661808.html <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Dataset.aspx.cs" Inherits="Dataset" %> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.

Ecstore关于finder的默认的参数row的数据不见了的一些小问题?

在finder中,我们经常对默认的参数row进行数据的编辑处理,然而,在实际处理中,会遇到这么一个问题,该处理的数据不见了,造成这一原因的重要原因是因为在设置的时候,把某些字段屏蔽掉了,导致返回的row值缺少了该字段,所以字段就不见了,解决的方法是,我们可以根据row的id来对row值进行重新的赋值,这样得到的数据真实可靠,也不担心因为设置的问题而无法获取相关字段的值了,代码任意选

Winform中用comboBox来选择显示Dataset中表格数据

这是一次偷懒的尝试,因为每次都必须打开代码,调试才能看见数据,发现问题.也是借鉴了调试中查看dataset数据的模式,查看不同表格.经历一番研究,总算实现了想要的效果了,故作此一笔记.与人共享. 界面想要的效果: 代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; u

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MongoDB + Spark: 完整的大数据解决方案

Spark介绍按照官方的定义,Spark 是一个通用,快速,适用于大规模数据的处理引擎. 通用性:我们可以使用Spark SQL来执行常规分析, Spark Streaming 来流数据处理, 以及用Mlib来执行机器学习等.Java,python,scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一. 快速: 这个可能是Spark成功的最初原因之一,主要归功于其基于内存的运算方式.当需要处理的数据需要反复迭代时,Spark可以直接在内存中暂存数据,而无需像Map Reduce一样需要把数据写回磁盘

spark dataset join 使用方法java

dataset<Row> df1,df2,df3 //该方法可以执行成功 df3= df1.join(df2,"post_id").selectExpr("hostname,request_date,post_id,title,author,name as category".split(",")); //innner join acc = df1.withColumnRenamed("post_id", &quo

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